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杀死那个手工程序员
作者觀察到 AI 讓內容與軟體生產變得極度簡易，導致產品品質下降與工程師價值被稀釋。文章探討在人人皆可快速開發的時代，工程師應如何透過系統能力、工程深度與場景理解來建立差異，並提出未來需朝向更複雜的軟硬體結合或平台型產品發展。
连龙虾都不会装的人，怎么会用龙虾呢？
探討 AI 工具（如「龍蝦」）不應僅靠安裝，而需依賴清晰的任務場景與 SOP 流程才能發揮價值。作者指出，缺乏實際工作場景的人不應焦慮，並建議透過付費使用 Claude Code 或 GPT 5.4 來體驗 AI 解決具體問題的真實效能。
你不知道的大模型训练：原理、路径与新实践
解析大模型訓練的完整流程，指出預訓練僅是基礎，後訓練、評測、獎勵機制與蒸餾才是決定使用者體驗的關鍵。透過 Chinchilla 定律與實際案例，說明如何最佳化資料配方與計算預算，並探討 RLHF 演進為可驗證獎勵的挑戰與策略。
Mole 出 Mac 版后，用户教会了我做产品
分享將 Mole 從開源 CLI 工具轉型為 Mac 桌面版付費軟體的經驗，並分析 AI 工具產生的特殊垃圾檔案（如模型、編譯產物）。文章強調產品設計應優先保護使用者資料、避免誤刪，並透過真實使用者反饋來最佳化功能與定價。
你不知道的 Agent：原理、架构与工程实践
深入解析 AI Agent 的架構原理與工程實踐，涵蓋控制流、工具設計、多 Agent 組織及評估系統。讀者可學習如何構建穩定的感知決策迴圈、利用 Harness 提升驗證品質，以及透過任務圖與隔離機制管理多 Agent 協作，避免狀態漂…
你不知道的 GEO：AI 可见性的原理、实践与取舍
探討如何透過 robots.txt、llms.txt 及 Markdown 路由最佳化內容，讓 AI 搜尋引擎更準確地抓取與引用。讀者可學習如何配置爬蟲規則、建立結構化資料頁面，並提升品牌在 AI 對話中的可見度。
在 AI 时代，我是如何深入学习一个技术领域的
分享在 AI 時代深入學習技術領域的個人方法，強調從資料收集、篩選、撰寫到 AI 輔助潤飾的完整流程。透過實際輸出（如文章）來驗證學習成果，而非僅靠輸入。
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